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一起来学ElasticSearch(十)

2023-05-31 70
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检索分析服务 Elasticsearch 版，2核4GB开发者规格 1个月
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简介： 前言目前正在出一个Es专题系列教程, 篇幅会较多, 喜欢的话，给个关注❤️ ~承接上文，上节给大家讲的es聚合还有一点内容，本节给大家更完~本文偏实战一些，为了方便演示,本节示例沿用上节索引,好了, 废话不多说直接开整吧~聚合排序我们如何在聚合结果中进行自定义字段排序呢?

前言

目前正在出一个Es专题系列教程, 篇幅会较多, 喜欢的话，给个关注❤️ ~

承接上文，上节给大家讲的es聚合还有一点内容，本节给大家更完~

本文偏实战一些，为了方便演示,本节示例沿用上节索引,好了, 废话不多说直接开整吧~

聚合排序

我们如何在聚合结果中进行自定义字段排序呢?

默认排序

之前给大家讲过，默认情况下terms聚合默认使用doc_count倒序排列,也可以使用_count同样代表doc_count，下面一起看个例子:

GET req_log/_search
{
"aggs": {
 "req_count": {
   "terms": {
     "field": "path"
   }
 }
}
}

返回:

.....此处省略
"aggregations" : {
    "req_count" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "/api/post/3",
          "doc_count" : 3
        },
        {
          "key" : "/api/post/6",
          "doc_count" : 3
        },
        {
          "key" : "/api/post/1",
          "doc_count" : 2
        },
        {
          "key" : "/api/post/2",
          "doc_count" : 2
        },
        {
          "key" : "/api/post/4",
          "doc_count" : 2
        },
        {
          "key" : "/api/post/10",
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : "/api/post/12",
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : "/api/post/20",
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : "/api/post/7",
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : "/api/post/8",
          "doc_count" : 1
        }
      ]
    }
  }

看结果可以看到，默认下_count倒序，如果想升序怎么操作呢?

GET req_log/_search
{
"aggs": {
 "req_count": {
   "terms": {
     "field": "path",
     "order": {
       "_count": "asc"
     }
   }
 }
}
}

再看结果:

 .... 此处省略
  "aggregations" : {
    "req_count" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "/api/post/10",
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : "/api/post/12",
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : "/api/post/20",
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : "/api/post/7",
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : "/api/post/8",
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : "/api/post/1",
          "doc_count" : 2
        },
        {
          "key" : "/api/post/2",
          "doc_count" : 2
        },
        {
          "key" : "/api/post/4",
          "doc_count" : 2
        },
        {
          "key" : "/api/post/3",
          "doc_count" : 3
        },
        {
          "key" : "/api/post/6",
          "doc_count" : 3
        }
      ]
    }
  }

看结果，它是按照_count升序排序的。当然，这里也可以按照_key进行排序，来看个例子:

GET req_log/_search
{
"aggs": {
 "req_count": {
   "terms": {
     "field": "times",
     "order": {
       "_key": "asc"
     }
   }
 }
}
}

结果:

 ....
 "aggregations" : {
    "req_count" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 6,
      "buckets" : [
        {
          "key" : 20,
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : 30,
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : 80,
          "doc_count" : 2
        },
        {
          "key" : 89,
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : 120,
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : 150,
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : 210,
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : 270,
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : 380,
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : 400,
          "doc_count" : 1
        }
      ]
    }
  }

指定了times字段，_key按照升序进行排序

同层级自定义排序

那如何进行自定义排序呢?我们依然从层级上来讲，首先给大家说说同层级怎么进行排序,下面看个例子:

假设，有这么一个需求：要求统计所有请求日志中请求耗时最高的api，怎么做呢?

其实很简单,我们只需要将排序的字段存在聚合的内容按照指定的字段进行排序即可,来看具体操作

GET req_log/_search
{
"aggs": {
 "req_total": {
   "terms": {
     "field": "path",
     "order": {
       "total_times": "desc"
     }
   },
   "aggs": {
     "total_times": {
       "sum": {
         "field": "times"
       }
     }
   }
 }
}
}

结果:

....
 "aggregations" : {
    "req_total" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "/api/post/8",
          "doc_count" : 1,
          "total_times" : {
            "value" : 9000.0
          }
        },
        {
          "key" : "/api/post/6",
          "doc_count" : 3,
          "total_times" : {
            "value" : 3160.0
          }
        },
        {
          "key" : "/api/post/7",
          "doc_count" : 1,
          "total_times" : {
            "value" : 870.0
          }
        },
        {
          "key" : "/api/post/12",
          "doc_count" : 1,
          "total_times" : {
            "value" : 630.0
          }
        },
        {
          "key" : "/api/post/4",
          "doc_count" : 2,
          "total_times" : {
            "value" : 610.0
          }
        },
        {
          "key" : "/api/post/2",
          "doc_count" : 2,
          "total_times" : {
            "value" : 410.0
          }
        },
        {
          "key" : "/api/post/10",
          "doc_count" : 1,
          "total_times" : {
            "value" : 270.0
          }
        },
        {
          "key" : "/api/post/1",
          "doc_count" : 2,
          "total_times" : {
            "value" : 230.0
          }
        },
        {
          "key" : "/api/post/3",
          "doc_count" : 3,
          "total_times" : {
            "value" : 189.0
          }
        },
        {
          "key" : "/api/post/20",
          "doc_count" : 1,
          "total_times" : {
            "value" : 120.0
          }
        }
      ]
    }
  }

深层级自定义排序

接下来难度加深，假设有这么一个需求:

统计每天请求中为GET请求，并且按照请求耗时倒序排序,找出每天请求耗时最高的api

需求很短，但理解起来有不少关键点:

  • 需要统计每天的结果
  • 请求为GET
  • 结果按照请求耗时倒序排序

这个怎么做呢?一起来看一下。先添加点数据，以便更好的理解这个例子：

POST req_log/_bulk
{ "index": {}}
{ "times" : 180, "method" : "GET", "path" : "/api/post/1", "created" : "2023-02-09" }
{ "index": {}}
{ "times" : 120, "method" : "GET", "path" : "/api/post/3", "created" : "2023-02-09" }
{ "index": {}}
{ "times" : 140, "method" : "GET", "path" : "/api/post/2", "created" : "2023-02-09" }
{ "index": {}}
{ "times" : 130, "method" : "GET", "path" : "/api/post/20", "created" : "2023-02-09" }
{ "index": {}}
{ "times" : 60, "method" : "GET", "path" : "/api/post/9", "created" : "2023-02-09" }

下面我们就按照需求，把结果统计出来:

GET req_log/_search
{
"aggs": {
 "date": {
   "date_histogram": {
     "field": "created",
     "calendar_interval": "1d",
     "format": "yyyy-MM-dd"
   }, 
   "aggs": {
     "req_path": {
       "terms": {
         "field": "path",
         "order": {
           "req_method>total_times": "desc"
         }
       },
       "aggs": {
         "req_method": {
           "filter": {
             "terms": {
               "method": [
                 "GET"
               ]
             }
           },
           "aggs": {
             "total_times": {
               "sum": {
                 "field": "times"
               }
             }
           }
         }
       }
     }
   }
 }
}
}

结果返回:

.... 此处省略
"aggregations" : {
    "date" : {
      "buckets" : [
        {
          "key_as_string" : "2023-02-01",
          "key" : 1675209600000,
          "doc_count" : 1,
          "req_path" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "/api/post/6",
                "doc_count" : 1,
                "req_method" : {
                  "doc_count" : 1,
                  "total_times" : {
                    "value" : 1300.0
                  }
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2023-02-02",
          "key" : 1675296000000,
          "doc_count" : 1,
          "req_path" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "/api/post/8",
                "doc_count" : 1,
                "req_method" : {
                  "doc_count" : 1,
                  "total_times" : {
                    "value" : 9000.0
                  }
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2023-02-03",
          "key" : 1675382400000,
          "doc_count" : 1,
          "req_path" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "/api/post/6",
                "doc_count" : 1,
                "req_method" : {
                  "doc_count" : 1,
                  "total_times" : {
                    "value" : 960.0
                  }
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2023-02-04",
          "key" : 1675468800000,
          "doc_count" : 1,
          "req_path" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "/api/post/3",
                "doc_count" : 1,
                "req_method" : {
                  "doc_count" : 1,
                  "total_times" : {
                    "value" : 80.0
                  }
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2023-02-05",
          "key" : 1675555200000,
          "doc_count" : 1,
          "req_path" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "/api/post/1",
                "doc_count" : 1,
                "req_method" : {
                  "doc_count" : 1,
                  "total_times" : {
                    "value" : 150.0
                  }
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2023-02-06",
          "key" : 1675641600000,
          "doc_count" : 1,
          "req_path" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "/api/post/20",
                "doc_count" : 1,
                "req_method" : {
                  "doc_count" : 1,
                  "total_times" : {
                    "value" : 120.0
                  }
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2023-02-07",
          "key" : 1675728000000,
          "doc_count" : 1,
          "req_path" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "/api/post/2",
                "doc_count" : 1,
                "req_method" : {
                  "doc_count" : 1,
                  "total_times" : {
                    "value" : 30.0
                  }
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2023-02-08",
          "key" : 1675814400000,
          "doc_count" : 1,
          "req_path" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "/api/post/3",
                "doc_count" : 1,
                "req_method" : {
                  "doc_count" : 1,
                  "total_times" : {
                    "value" : 20.0
                  }
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2023-02-09",
          "key" : 1675900800000,
          "doc_count" : 6,
          "req_path" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "/api/post/1",
                "doc_count" : 2,
                "req_method" : {
                  "doc_count" : 2,
                  "total_times" : {
                    "value" : 260.0
                  }
                }
              },
              {
                "key" : "/api/post/2",
                "doc_count" : 1,
                "req_method" : {
                  "doc_count" : 1,
                  "total_times" : {
                    "value" : 140.0
                  }
                }
              },
              {
                "key" : "/api/post/20",
                "doc_count" : 1,
                "req_method" : {
                  "doc_count" : 1,
                  "total_times" : {
                    "value" : 130.0
                  }
                }
              },
              {
                "key" : "/api/post/3",
                "doc_count" : 1,
                "req_method" : {
                  "doc_count" : 1,
                  "total_times" : {
                    "value" : 120.0
                  }
                }
              },
              {
                "key" : "/api/post/9",
                "doc_count" : 1,
                "req_method" : {
                  "doc_count" : 1,
                  "total_times" : {
                    "value" : 60.0
                  }
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2023-02-10",
          "key" : 1675987200000,
          "doc_count" : 1,
          "req_path" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "/api/post/4",
                "doc_count" : 1,
                "req_method" : {
                  "doc_count" : 1,
                  "total_times" : {
                    "value" : 400.0
                  }
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2023-02-11",
          "key" : 1676073600000,
          "doc_count" : 1,
          "req_path" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "/api/post/3",
                "doc_count" : 1,
                "req_method" : {
                  "doc_count" : 1,
                  "total_times" : {
                    "value" : 89.0
                  }
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2023-02-12",
          "key" : 1676160000000,
          "doc_count" : 1,
          "req_path" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "/api/post/2",
                "doc_count" : 1,
                "req_method" : {
                  "doc_count" : 1,
                  "total_times" : {
                    "value" : 380.0
                  }
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2023-02-13",
          "key" : 1676246400000,
          "doc_count" : 1,
          "req_path" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "/api/post/10",
                "doc_count" : 1,
                "req_method" : {
                  "doc_count" : 1,
                  "total_times" : {
                    "value" : 270.0
                  }
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2023-02-14",
          "key" : 1676332800000,
          "doc_count" : 1,
          "req_path" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "/api/post/12",
                "doc_count" : 1,
                "req_method" : {
                  "doc_count" : 1,
                  "total_times" : {
                    "value" : 630.0
                  }
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2023-02-15",
          "key" : 1676419200000,
          "doc_count" : 1,
          "req_path" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "/api/post/4",
                "doc_count" : 1,
                "req_method" : {
                  "doc_count" : 1,
                  "total_times" : {
                    "value" : 210.0
                  }
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2023-02-16",
          "key" : 1676505600000,
          "doc_count" : 1,
          "req_path" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "/api/post/6",
                "doc_count" : 1,
                "req_method" : {
                  "doc_count" : 1,
                  "total_times" : {
                    "value" : 900.0
                  }
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2023-02-17",
          "key" : 1676592000000,
          "doc_count" : 1,
          "req_path" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "/api/post/7",
                "doc_count" : 1,
                "req_method" : {
                  "doc_count" : 1,
                  "total_times" : {
                    "value" : 870.0
                  }
                }
              }
            ]
          }
        }
      ]
    }
  }

从结果来看，可以看出是按照日期每天进行统计的，除了9号其它的数据都是一条，所以我们之前插了一些9号的数据，我们重点看9号的数据,里边的数据是按照请求耗时倒序排序的。

查询语句看似复杂，其实拆解开很简单，其实就是将上节讲的深层聚合,加个排序，如果还不熟悉的小伙伴，建议上节温习一下。说一下几个关键词：

  • date_histogram, 日期表达式，允许我们聚合以时间为单位, 所以calendar_interval就是时间单位，支持分，时,天,周，月，季度,年
"date_histogram": {
   "field": "created",
   "calendar_interval": "1d",
   "format": "yyyy-MM-dd"
},

  • req_method>total_times 这个>大家可以简单理解为类似css选择器的>，我们可以通过它将结果进行链接

size结合使用

假设，需求又变动了，嫌数据太多，我只想看到想要的数据，在原有的基础上，返回每天请求耗时最多的前两条数据,怎么做? 这是一个比较常见的需求

我们可以通过指定size，这个其实前几节都给大家讲过，下面一起看下吧~

GET req_log/_search
{
"aggs": {
 "date": {
   "date_histogram": {
     "field": "created",
     "calendar_interval": "1d",
     "format": "yyyy-MM-dd"
   }, 
   "aggs": {
     "req_path": {
       "terms": {
         "field": "path",
         "order": {
           "req_method>total_times": "desc"
         },
         "size": 2
       },
       "aggs": {
         "req_method": {
           "filter": {
             "terms": {
               "method": [
                 "GET"
               ]
             }
           },
           "aggs": {
             "total_times": {
               "sum": {
                 "field": "times"
               }
             }
           }
         }
       }
     }
   }
 }
}
}

返回：

...省略
{
    "key_as_string" : "2023-02-09",
    "key" : 1675900800000,
    "doc_count" : 6,
    "req_path" : {
    "doc_count_error_upper_bound" : 0,
    "sum_other_doc_count" : 3,
    "buckets" : [
        {
        "key" : "/api/post/1",
        "doc_count" : 2,
        "req_method" : {
            "doc_count" : 2,
            "total_times" : {
            "value" : 260.0
            }
        }
        },
        {
        "key" : "/api/post/2",
        "doc_count" : 1,
        "req_method" : {
            "doc_count" : 1,
            "total_times" : {
            "value" : 140.0
            }
        }
        }
    ]
    }
}
...省略

可以看出9号的数据只返回了两条,是不是很简单~

去重

在es中如何进行去重呢? 下面一起看下

cardinality & 去重统计

es聚合中使用cardinality来做去重操作，去重结果可能并不是很准确，但是可以保证极小的内存消耗和极高的响应效率

下面看个例子:

GET req_log/_search
{
"aggs": {
 "path_num": {
   "cardinality": {
     "field": "path",
     "precision_threshold": 100
   }
 }
}
}

结果返回:

 "aggregations" : {
    "path_num" : {
      "value" : 11
    }
  }

从结果得出，一共存在11个api

  • precision_threshold 代表的是精度，接受的范围是0–40,000

percentiles & 百分比统计

有时候，我们需要统计百分比,那么在es中如何进行操作呢? 可以使用latency_percentiles来进行统计，来看个例子

GET req_log/_search
{
  "aggs": {
    "latency_percentiles": {
      "percentiles": {
        "field": "times",
        "percents": [
          30,
          40,
          50,
          60,
          70,
          80,
          99
        ]
      }
    }
  }
}

结果:

"aggregations" : {
    "latency_percentiles" : {
      "values" : {
        "30.0" : 120.0,
        "40.0" : 133.0,
        "50.0" : 165.0,
        "60.0" : 251.99999999999994,
        "70.0" : 398.0,
        "80.0" : 873.0,
        "99.0" : 9000.0
      }
    }
  }

大家第一眼看到这个结果可能有点懵，我们看到结果返回了我们之前指定的百分比，percents里边就是指定百分比的,意思大概这样:

  • 在所有请求中有30%的请求耗时达到了120

其它以此类推,有时候老板让我们统计在所有订单中，愿意付费的用户大概是多少，在付费用户中，付款金额的指标是多少,是不是就会统计了~

percentile_ranks & 百分比统计(反向)

为什么说是反向呢?假设，有这么一个需求，我想统计请求耗时达到80, 120,600的请求大概占比多少？这也是一个很常见的反向需求，就像平时老板问你，购买黄金vip,白银vip,铂金vip的用户占比多少。

接着看刚刚的需求:

GET req_log/_search
{
  "aggs": {
    "load": {
      "percentile_ranks": {
        "field": "times",
        "values": [
          80,
          120,
          600
        ]
      }
    }
  }
}

 返回:

...
"aggregations" : {
    "load" : {
      "values" : {
        "80.0" : 18.181818181818183,
        "120.0" : 31.818181818181817,
        "600.0" : 74.37137330754351
      }
    }
  }
....

从结果来看,请求耗时达到80的占比18%其它依次类推,对比刚刚的percentiles是不是它的百分比在后边,为了方便理解，所以叫反向

结束语

本节到此就结束了，大家一定要学会举一反三，可以给自己出一些常见的场景需求，结合前面学的内容巩固一下，不用去背查询语句，理解了就可以。

下节我们就正式进入SpringBoot框架整合ES的相关内容~

本着把自己知道的都告诉大家，如果本文对您有所帮助，点赞+关注鼓励一下呗~

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